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基于支持向量机的鱼群摄食行为识别技术

文献类型： 中文期刊

作者： 陈彩文 1 ; 杜永贵 1 ; 周超 1 ; 孙传恒 1 ;

作者机构： 1.太原理工大学信息工程学院;国家农业信息化工程技术研究中心/农业部农业信息技术重点实验室/北京市农业物联网工程技术研究中心

关键词： 计算机视觉;图像纹理;支持向量机;主成分分析;鱼群摄食;自动识别;自动监测

期刊名称： 江苏农业科学

ISSN： 1002-1302

年卷期： 2018 年 07 期

页码： 226-229

收录情况： 北大核心

摘要： 应用计算机视觉技术对镜鲤鱼群的摄食行为进行识别,减少养殖过程中人力的损耗,提出了一种基于图像纹理的鱼群摄食的自动检测识别方法。首先利用相机采集鱼群正常状态和摄食时的图片,之后对图片进行预处理,利用灰度差分统计法、灰度共生矩阵和高斯马尔科夫随机场模型提取鱼群的13个纹理特征,最后利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法对鱼群图像进行分类识别。结果表明,支持向量机对测试集的识别率达到96.5%,运行时间为39.04 s,且使用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)算法后,支持向量机对测试集的识别率达到93.5%,运行时间为0.63 s,可以达到对鱼群摄食自动识别的要求。

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